현재 참여하고 있는 부트캠프 운영사인 엘리스에서 엘카데미 챌린지라는 이벤트를 시작했다.
링크
30일간 수업을 들으며 매일 후기를 남기면 매일 상품과 개근시 20만원의 상품권을 준다고 한다.
어차피 공부해야하는 마당에 이런 이벤트가 있다면 당연히 참가하는 것이 인지상정!
다만 현재 프로젝트 진행 중인지라 짬짬이 후기를 작성해야할듯 싶다.

오늘의 공부

자연어 처리

NLP라 불리는 자연어 처리에는 기본적으로 문서 유사도라는 개념이 있다. 말그대로 문서의 유사 정도를 나타내는 것인데, 이러한 문서 유사도를 측정하기 위해서 문서를 단어 기준으로 벡터화하여 이 문서 벡터간의 코사인 유사도를 사용한다. 따라서 측정이 정확해지려면 문서의 특징을 잘 보존하는 벡터 표현 방식이 중요하다.
벡터 생성에는 다양한 방법들이 있는데,

1. 단어의 빈도수를 기반으로 하는 Bag of words
2. 문서 내 단어간 문맥적 유사도를 기반으로 하는 Doc2vec

등등이 있다.

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